Hintariskienhallinta pitkäaikaisissa urakoissa

Pitkäaikaisten rakennusurakoiden tarjouslaskennassa on ennakoitava hintojen muutoksia useiden vuosien päähän, kun tarjoukset on tehtävä kiinteillä hinnoilla. Kustannusten ennakointi ja hintariskienhallinta on kriittinen tekijä rakennusalan yrityksen kilpailukyvylle. Tämän tutkielman tavoitteena on kehittää YIT Rakennus Oy:n Infrapalveluille toimintamalli ja työkalu, joiden avulla hintariskejä voidaan hallita tarjouslaskennassa sekä hankintatoimessa. Ratkaisuksi kehitettiin kustannusten ennakointi -malli, jossa panosryhmien hintojen kehitystä ennustetaan asiantuntijaryhmissä säännöllisesti. Kustannusten ennakointi -mallin käyttöönotto vaatii ennustettavien panosryhmien määrittelyä. Lisäksi on nimettävä asiantuntijaryhmä sekä valittava aikajänne, jolle ennuste tehdään. Ennusteisiin sisältyvä epävarmuus saadaan esiin Monte Carlo simulaatiolla, ja urakan hintariskiä voidaan siten arvioida todennäköisyysjakaumien ja herkkyysanalyysin avulla. Valmiita ennusteita hyödynnetään tarjouslaskennassa sekä hankintatoimessa taktiikoiden ja strategioiden valinnassa.

In estimation of long-term construction project it is necessary to forecast price changes several years ahead, when tenders are offered with fixed prices. Cost prediction and price risk management are vital components for the competitiveness of a construction company. The objective of this study is to develop a model and a tool for operations in YIT Construction Ltd Infraservices. The aim is to help managing price risks in estimation and in purchasing. In order to solve this problem a model for cost prediction was developed. The model is based on forecasting price changes regularly in a company by group of experts. Implementation of the cost prediction model requires selecting and specifying the input in which the prices are to be forecasted. Also the experts of the group and time span for the prediction have to be selected. The uncertainties of the forecasts can be estimated with Monte Carlo simulation. The price risk of a construction project can then be evaluated with probability distributions and sensitivity analysis. Completed forecasts and predictions can be used in construction project estimation to analyse and evaluate project price risks and in procurement to decide the purchasing tactics and strategies.